Syst è mes d ’ information

1. Systèmes d’information Modélisation des systèmes d'information Partie 1

2. Introduction • Le but : structurer des informations pour les mettre sous une forme adaptée à son utilisation • Exemple : pour calculer la paie d'un ouvrier, il est nécessaire de collecter les informations : • Heure de début • Heure de fin • …

3. Les étapes de la modélisation • Le niveau conceptuel, il répond aux questions : • Quelle action entreprendre ? • Avec quelles données ? • L'analyse conceptuelle des données recense toutes les informations du champ de l'étude et décrit les liens entre ces informations. • Elle aboutit au modèle conceptuel des données : MCD • Le niveau organisationnel, il aboutit au modèle logique des données : MLD • Son but est de mettre en œuvre directement l'informatisation • C'est pour un autre jour …

4. Les étapes du niveau conceptuel • Établir un dictionnaire des données • Établir les graphes des dépendances fonctionnelles • Établir la structure d'accès théorique • Construction du modèle conceptuel des données

5. Un exemple : gestion d’un club de chasse sous-marine • Cf. le document • Le but final est d'organiser un SI pour l'informatiser. • Dans un premier temps, il faut concevoir un Modèle Conceptuel des Données

6. Étape 1 : dictionnaire des données • Définition : • c'est la collection des données élémentaires nécessaires (donc non décomposables). • Les données sont organisées et appelées Propriétés. • Une Propriétéélémentaire correspond à une donnée quine résulte pas d'une concaténation de propriétés • Exemple une propriété nommée adresse n'est pas élémentaire, elle est en réalité composée de : • Rue • Ville • CP • Ce qu'une propriété représente est appelée Signifié,le symbole représenté est appeléSignifiant.

7. Étape 1 : dictionnaire des données • Les propriétés sont collectées et rassemblées dans le Dictionnaires des Données. • Pour chaque propriété, on précise : • Le Signifiant : la variable • Le Signifié : la signification • Le type de donnée : alphabétique, numérique, … • La longueur : le nombre de caractères

8. Étape 1 : dictionnaire des données • Remarques : • Les synonymes sont des Signifiés qui ont le même Signifiant. • Exemple : numéro de chambre et numéro de client, si on les représente par NUMC. • Les polysèmes sont des variables qui représentent le même Signifié. • Exemple : CODECLI et NUMCLI, s'ils désignent tous les deux le code client • On doit donc éviter polysèmes et synonymes.

9. Étape 1 : dictionnaire des données … chasse sous-marine • Choix des règles de gestion (tiré de l'énoncé): • Chasse individuelle • Chasses le même jour comptabilisées en une seule • Liste des propriétés : • …

10. Étape 1 : dictionnaire des données … chasse sous-marine

11. Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles • Définition • Établir une Dépendance fonctionnelle (DF), est le fait de relier de manière unique une propriété ou un ensemble de propriétés à d'autres propriétés. • Normalisation des DF • Pour exprimer une DF de A vers B, c'est à dire, "à partir de A on peut déterminer B", on la représente : A B

12. Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine • Chasseurs : un ensemble de données semble s'organiser N° de chasseur Pseudo Date de naissance

13. Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine • Espèces : un autre ensemble de données semble s'organiser N° d'espèce Nom de l'espèce chassée Poids de l'espèce chassée

14. Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine • Les deux autres : Niveau de tir et Chasses Code niveau de tir N° de chasse Nom du niveau Nb de points Date de la chasse

15. Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles • Propriétés des DF : • Transitivité • Ex : ville  pays  continent • On parle de Couverture minimale lorsque le graphe est dénué de toute DF transitive.

16. Étape 3 : la structure d'accès théorique … chasse sous-marine • La SAT s'organise ainsi : N° de chasseur N° de chasse Date de naissance Pseudo Date de la chasse Code niveau de tir N° d'espèce Nom du niveau Nom de l'espèce chassée Poids de l'espèce chassée Nb de points

17. Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données • On appelle Entité un objet concret ou abstrait ayant une existence propre présentant un intérêt pour l'organisation à modéliser. • On appelle Type d'entité une classe d'identité ayant en commun un ensemble de propriétés. • Ex : l'entité Chasseur a pour propriétés : • N° de chasseur • Pseudo • Date de naissance

18. Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données • On appelle Association des liens entre les Entités présentant un intérêt particulier pour l'organisation à modéliser. • Un Type d'association est un lien-type entre types d'entités ayant en commun un ensemble de propriétés. L'association représente un verbe matérialisant une relation entre les entités.

19. Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données • Contraintes d'intégralité et cardinalités : • On appelle cardinalité d'une entité au sein d'une association, le nombre de fois minimum et le nombre de fois maximum qu'une même occurrence de cette entité peut intervenir dans les occurrences de l'association.

20. Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données • Formalisme de la représentation : • Les entités : rectangle, partie supérieure pour le titre • Liaison entre entités : ovale avec verbe caractérisant au mieux la liaison et propriétés éventuelles portées par la liaison • Couple de cardinalités exprimant le nombre d'occurrences d'une Patte par rapport à l'entité qu'elle relie à la liaison

21. Et ensuite ? • Fin pour l'instant • Exercices !

22. Gestion des logements dans une agence immobilière • Établir un dictionnaire des données • Établir les graphes des dépendances fonctionnelles • Établir la structure d'accès théorique • Construction du modèle conceptuel des données

23. Gestion des logements dans une agence immobilière

24. Gestion des dossiers comptables d'un centre de gestion • Établir un dictionnaire des données • Établir les graphes des dépendances fonctionnelles • Établir la structure d'accès théorique • Construction du modèle conceptuel des données

25. Gestion des dossiers comptables d'un centre de gestion

26. Gestion des courses hippiques • Établir un dictionnaire des données • Établir les graphes des dépendances fonctionnelles • Établir la structure d'accès théorique • Construction du modèle conceptuel des données

27. Gestion des courses hippiques